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Análisis Integral de Clientes - Inteligencia de Negocio

📊 Métricas Principales

833
Total Clientes
16.9%
Tasa de Morosidad
Q76,273
Precio Promedio Producto
Q21,656
Sueldo Promedio

🎯 Insights Estratégicos Clave

🏠 Correlación Vivienda-Crédito

Fuerte correlación negativa (-0.48) entre vivienda propia y tarjeta de crédito. Los propietarios tienden a ser más conservadores financieramente.

💳 Perfiles Diferenciados

4 perfiles crediticios identificados: Urbano con Crédito (34.2%), Establecido Premium (31.6%), Propietario Conservador (30.8%), y Joven Emergente (3.4%).

⚠️ Riesgo Concentrado

El perfil "Joven Emergente" representa solo 3.4% de clientes pero tiene 25% de morosidad vs 11% promedio general.

💰 Capacidad Limitada

Todos los perfiles muestran capacidad de pago de 0.3x (productos 3x mayores que sueldo), indicando necesidad de financiamiento a largo plazo.

👥 Análisis Demográfico

Distribución de Sueldos
Distribución de Sueldos
Distribución de Precio de Producto
Distribución de Precio de Producto
Clientes por Ocupación
Clientes por Ocupación
Clientes por Estado Civil
Clientes por Estado Civil

🏠 Tenencia de Bienes

Proporción de Vivienda Propia
Proporción de Vivienda Propia
Proporción de Vehículo Propio
Proporción de Vehículo Propio
Proporción de Tarjeta de Crédito
Proporción de Tarjeta de Crédito

🔗 Matriz de Correlaciones

Matriz de Correlaciones
Matriz de Correlaciones

📊 Perfiles Crediticios

Distribución de Perfiles Crediticios
Distribución de Perfiles Crediticios
Comparativa de Perfiles
Comparativa de Perfiles
Matriz Estratégica de Perfiles
Matriz Estratégica de Perfiles

⚠️ Análisis de Morosidad

Morosidad por Perfil Crediticio
Morosidad por Perfil Crediticio
Comparativa Morosos vs Al Día
Comparativa Morosos vs Al Día
Morosidad por Ocupación
Morosidad por Ocupación

💰 Análisis Financiero

Sueldo por Ocupación
Sueldo por Ocupación
Cuotas Pendientes por Nivel de Sueldo
Cuotas Pendientes por Nivel de Sueldo

💡 Recomendaciones Estratégicas

🎯 Enfoque Prioritario

Perfil Urbano con Crédito: Concentrar esfuerzos en este segmento (34.2% de clientes) con baja morosidad (10.9%) y buena capacidad de pago.

⚠️ Gestión de Riesgo

Perfil Joven Emergente: Implementar scoring más estricto y monitoreo especial para este segmento de alto riesgo (25% morosidad).

🚀 Oportunidades de Crecimiento

Up-selling: Los perfiles Premium y Conservador muestran estabilidad. Ofrecer productos complementarios y aumentar límites de crédito.

🔄 Estrategia Anti-Morosidad

Prevención: Contacto proactivo con clientes en cuota 1, reestructuración para sueldos bajos, y programas de lealtad.

📊 Scoring Crediticio

Variables clave: Vivienda propia, tarjeta de crédito, y ocupación son los mejores predictores. Actualizar algoritmos de aprobación.

💰 Impacto Financiero

ROI Estimado: Reducir morosidad en 50% podría generar ahorros de Q4,985,225

📈 Conclusiones Ejecutivas

✅ Fortalezas Identificadas

Base de clientes diversificada con 3 perfiles principales equilibrados. Tasa de morosidad general controlada (16.9%). Correlaciones claras para scoring crediticio.

⚡ Acciones Inmediatas

1) Implementar scoring diferenciado por perfil. 2) Monitoreo especial del segmento Joven Emergente. 3) Estrategias de up-selling para perfiles estables.

🎯 Objetivos 2024

Reducir morosidad a <8%. Incrementar penetración en Perfil Urbano. Desarrollar productos específicos por perfil crediticio.

📊 Próximos Análisis

Análisis de cohortes por antigüedad. Modelo predictivo de morosidad. Segmentación geográfica. Análisis de rentabilidad por perfil.

Dashboard generado el 29 de May de 2025 a las 22:07